CN103164870A - 一种由生物体点云构建网格面的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种由生物体点云构建网格的方法，本发明在提高重构质量的同时，加快重构的速度，使重构过程更加高效。其步骤为：将点云数据进行Delaunay三角剖分，得到任意边界相邻的三角形；进行区域划分，得到不同的生长区，确定每个生长区的生长方向；在各个生长区中选取中心位置的三角形为种子三角形，将种子三角形放入集合T1，将种子三角形的边界放入集合E；将种子三角形的邻边三角形放入集合T2，将集合E中的元素替换为集合T2中元素的边界；将T2中元素的邻边三角形放入集合T3；比较T1中元素与T3中元素的质心连线与生长方向的夹角；将夹角最小与最大的三角形添加到重构网格面中；将T1中元素替换为T2中元素，重复以上步骤直至整个网格面重构完成。
Description
技术领域
本发明属于数字几何模型处理领域，具体应用于将生物体表面由点云数据构建为网格面。
背景技术
传统的三维物体表面重建包含以下方法：
一、泊松表面重建，基于泊松方程，是一种将全局拟合和局部拟合相结合的一种隐函数法。泊松重建方法结合了全局和局部拟合方法的优点，在形成邻近区域、选择面片类型和调整权值时不涉及启发式的决策。并且，基函数和周围空间不是数据点相关而是局部支持的，具有层次结构，从而构成一个稀疏的良态系统。
其具体重建步骤为：
1.定义八叉树；
定义一个自适应的八叉树来表示隐函数，给定一个样本点集S和最大树深D，定义八叉树O为每个点采样都落在深度为D的叶结点上的最小八叉树。
2.定义函数空间；
3.选择基函数；
4.定义向量场；
5.泊松解法；
6.等值面提取。
该方法不能插值云中的点，在CAD系统中的应用受限。同时在求解时需要定义大量数据，不具备便利性。
二、B样条曲面。Bezier线、B样条曲线和NURBS曲线等都是一种无法用标准代数方程来描述的自由曲线。计算这种曲线的方法通常有两类：
1.插值法：要求生成的曲线通过每个数据点，即型值点。曲线插值的方法有多项式插值、分段多项式插值和样条函数插值等。
2.拟合法：要求生成曲线靠近每个数据点，但不一定要求通过每个点。拟合法一般有最小二乘法、Bezier方法和B样条方法等。B样条曲面是B样条曲线的推广，可以通过一个特征多边形网格定点来定义；
采用该方法虽然可以构建出精细的曲面，但对于棱角比较分明的物体重构则存在较明显的失真。
点云的表面重建属于病态求解问题，由于点云数据十分庞大并且刚体的表面情况十分复杂，因此是一项极具挑战的工作。表面重建方法一般分为两种：隐函数法和组合结构法。隐函数法是通过定义分段函数，假设模型内部的值大于零，模型外部的值小于零，然后提取值为零的等值面进行表面重建，这类方法可以直接进行逼近物体表面的重构。组合结构法根据拓扑结构组合进行表面建模，一般通过对全部或者大部分点进行内插然后进行三角网格化，在有噪声数据的场合，重建的表面往往是参差不齐的，因此需要对点云进行平滑和修正。
生物体表面具有复杂的三维结构，其高效，真实的表面重建一直是难以解决的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种由生物体点云构建网格的方法，本发明在提高重构质量的同时，加快重构的速度，使重构过程更加高效。采用本发明还原出的3D模型更加生动，真实。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种由生物体点云构建网格面的方法，将采集得到的生物体表面的点云数据重构为网格面，包含以下步骤：
(1)将点云数据进行Delaunay三角剖分，得到任意边界相邻的三角形；
(2)根据生物体表面的构成将步骤(1)中得到的三角形进行区域划分，得到不同的生长区，根据生物体的自然生长方向确定每个生长区的生长方向；
(3)在步骤(2)中各个生长区中选取中心位置的三角形为种子三角形，将种子三角形放入集合T1，将种子三角形的边界放入集合E；
(4)将种子三角形的邻边三角形放入集合T2，将集合E中的元素替换为集合T2中元素的边界；
(5)将T2中元素的邻边三角形放入集合T3；
(6)比较T1中三角形元素与T3中三角形元素的质心连线与步骤(2)中确定的生长方向的夹角；其质心的连线仅限于T1中元素各自生长出的三角形之间；
(7)将步骤(6)中夹角最小与最大的三角形添加到重构网格面中；
(8)将T1中元素替换为T2中元素，重复进行步骤(1)～(8)直至整个生物体表面的网格面重构完成。
进一步的是：上述生物体表面的点云数据为人脸表面的点云数据；步骤(2)中划分的不同生长区为人脸的不同肌肉区域。
进一步的是：上述生物体表面的点云数据为叶片的点云数据；步骤(2)中的每个生长区的生长方向为叶脉至叶肉部分的生长方向。
进一步的是：上述的生物体表面的点云数据通过以下步骤得到：
(1)用双目摄像机采集生物体的多张照片；
(2)通过SURF-DAISY算法进行特征点提取得到生物体表面的SURF-DAISY特征点；
(3)将步骤(2)中得到的特征点通过特征点匹配得到特征点的空间位置；
(4)将步骤(3)中确定的特征点的空间位置进行准稠密扩散，得到生物体表面的点云数据。
更进一步的是：上述步骤(1)中将双目摄像机固定于一半圆形轨道中对生物体采集照片。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
本发明从物体的组成角度考虑，基于Delaunay三角剖分得到的三角网格，并将其中三角块视为构成目标物体的细胞或分子，选取初始的三角网格，并按物体的生长过程进行模拟三角网格生长，从而得到重构物体。这种将生物学科与3D重构相结合的方法非常高效。通过实验，我们发现这种方法速度很快且具有很高的精确度，非常适用于生物体的重构，可使还原出的3D模型具有丰富的细节，精准的纹理，以及生动的形象。极大方便了对于人体器官，植物形态，遥感测量等领域的研究，同时也满足了考古，影视娱乐等文化领域的需求。
附图说明
图1为本发明的原理图；
图2为本发明的流程图；
图3为采用本发明方法的物体表面重构过程示意图。
附图标记说明：
1-种子三角形。
具体实施方式
下面结合附图及实施例描述本发明具体实施方式：
本发明以自然生长重构的原理，提供了一种由生物体点云构建网格面的方法，其是基于Delaunay三角剖分算法的一种区域向量生长算法。对处理后的点云数据进行Delaunay三角剖分之后，我们可得到任意边界相邻的三角形，得到的这些几何信息为区域生长过程提供了捷径。结合上一步中得到的根据物体构成而区域化的点云模型，在各区域内选取种子三角形，放入三角形集合T1，同时将三角将的三边加入边界集E，按照对应区域指定的生长方向生长，向三角曲面集中添加新的三角片元素，同时添加边界集，各个区域按照相应结的走向长逐步生成三角网格曲面。如图1所示，区域生长方向由箭头表示，中间的三角形为种子三角形1；周围三角形则为通过Delaunay算法得出的符合条件的三角形。图1中的黑点表示三角形的质心(由于生物细胞的重量集中于细胞核，因此我们选取三角形质心作为参照)实线的连接为符合要求的三角形，虚线的连接为不符合要求的三角形。寻找候选三角形的过程分为两步：
首先将边界集合中的每1条边界边E的所有有效三角形中选出候选三角形。
然后从所有候选三角形中选择出要添加的三角形。
其整个寻找候选三角形(网格面重建过程)的流程为：
(1)将点云数据进行Delaunay三角剖分，得到任意边界相邻的三角形；(2)根据生物体表面的构成将步骤(1)中得到的三角形进行区域划分，得到不同的生长区，根据生物体的自然生长方向确定每个生长区的生长方向；(3)在步骤(2)中各个生长区中选取中心位置的三角形为种子三角形，将种子三角形放入集合T1，将种子三角形的边界放入集合E；(4)将种子三角形的邻边三角形放入集合T2，将集合E中的元素替换为集合T2中元素的边界；(5)将T2中元素的邻边三角形放入集合T3；(6)比较T1中三角形元素与T3中三角形元素的质心连线与步骤(2)中确定的生长方向的夹角；其质心的连线仅限于T1中元素各自生长出的三角形之间；(7)将步骤(6)中夹角最小与最大的三角形添加到重构网格面中；(8)将T1中元素替换为T2中元素，重复进行步骤(1)～(8)直至整个生物体表面的网格面重构完成。
将本发明方法(自然重构法)与其他传统方法相比较，各自将点云数据处理得到的三维物体表面的参数中：
上面结合附图对本发明优选实施方式作了详细说明，但是本发明不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。
不脱离本发明的构思和范围可以做出许多其他改变和改型。应当理解，本发明不限于特定的实施方式，本发明的范围由所附权利要求限定。
Claims (5)
1.一种由生物体点云构建网格面的方法，将采集得到的生物体表面的点云数据重构为网格面，其特征在于，包含以下步骤：
(1)将点云数据进行Delaunay三角剖分，得到任意边界相邻的三角形；
(2)根据生物体表面的构成将步骤(1)中得到的三角形进行区域划分，得到不同的生长区，根据生物体的自然生长方向确定每个生长区的生长方向；
(3)在步骤(2)中各个生长区中选取中心位置的三角形为种子三角形，将种子三角形放入集合T1，将种子三角形的边界放入集合E；
(4)将种子三角形的邻边三角形放入集合T2，将集合E中的元素替换为集合T2中元素的边界；
(5)将T2中元素的邻边三角形放入集合T3；
(6)比较T1中三角形元素与T3中三角形元素的质心连线与步骤(2)中确定的生长方向的夹角；其质心的连线仅限于T1中元素各自生长出的三角形之间；
(7)将步骤(6)中夹角最小与最大的三角形添加到重构网格面中；
(8)将T1中元素替换为T2中元素，重复进行步骤(1)～(8)直至整个生物体表面的网格面重构完成。
2.如权利要求1中所述的一种由生物体点云构建网格面的方法，其特征在于，所述生物体表面的点云数据为人脸表面的点云数据；步骤(2)中划分的不同生长区为人脸的不同肌肉区域。
3.如权利要求1所述的一种由生物体点云构建网格面的方法，其特征在于，所述生物体表面的点云数据为叶片的点云数据；步骤(2)中的每个生长区的生长方向为叶脉至叶肉部分的生长方向。
4.如权利要求1所述的一种生物体点云构建网格面的方法，其特征在于：所述的生物体表面的点云数据通过以下步骤得到：
(1)用双目摄像机采集生物体的多张照片；
(2)通过SURF-DAISY算法进行特征点提取得到生物体表面的SURF-DAISY特征点；
(3)将步骤(2)中得到的特征点通过特征点匹配得到特征点的空间位置；
(4)将步骤(3)中确定的特征点的空间位置进行准稠密扩散，得到生物体表面的点云数据。
5.如权利要求4所述的一种由生物体点云构建网格面的方法，其特征在于，步骤(1)中将双目摄像机固定于一半圆形轨道中对生物体采集照片。
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| CN 201310128903 CN103164870A (zh) | 2013-04-15 | 2013-04-15 | 一种由生物体点云构建网格面的方法 |
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108198230A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-06-22 | 西北农林科技大学 | 一种基于散乱图像的作物果实三维点云提取系统 |
| CN109308738A (zh) * | 2018-07-26 | 2019-02-05 | 华南理工大学 | 基于优化Delaunay三角剖分的植物微观组织重建方法 |
| CN111583328A (zh) * | 2020-05-06 | 2020-08-25 | 南京农业大学 | 基于几何模型的绿萝叶片外部表型参数的三维估测方法 |
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2013
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